姓名 傅慧源

性别 男
职务

学术兼职 北京邮电大学“1551”托举人才，CCF高级会员，CCF多媒体专委会委员，CSIG多媒体专委会委员
老师类型 博导/硕导
所属中心 物联网技术中心
职称 副教授
研究方向 深度学习、计算机视觉、视频大数据、多媒体系统
个人介绍 傅慧源，男，博士，北京邮电大学计算机学院副教授，博导/硕导，入选北京邮电大学“1551”托举人才。2014年在北京邮电大学获博士学位，现为CCF高级会员，IEEE/ACM会员，并担任CCF多媒体专委会委员，CSIG多媒体专委会委员，主要研究方向为深度学习、计算机视觉、视频大数据、多媒体系统。主持和参与多项国家自然科学基金、国家973项目、国家863项目和企业研发项目。近年来在视觉计算与多媒体系统等领域取得一系列创新性成果，在国际权威会议ACM Multimedia、IEEE ICME、IEEE ICASSP、IEEE ICIP、IEEE ICPR等，以及国际国内重要刊物Neurocomputing、Multimedia Tools and Applications、Pervasive and Mobile Computing、计算机学报等发表SCI或EI检索论文40余篇。曾担任IEEE Trans. on Multimeida等多个国际著名刊物的评阅人。已获3项授权国际发明专利、16项授权国家发明专利。
承担课题 自2008年以来，作为项目负责人或主研人成功完成了多项国家级、省部级项目，以及多项企业合作项目。如国家973计划项目“物联网体系结构基础研究”、国家863计划项目“机动车辆行为过程快速获取与建模技术”、国家自然科学基金项目“网络环境中多媒体计算”、国家物联网专项项目“基于物联网技术的智慧监狱系统”、国家自然科学青年基金项目“基于视频大数据分析的全天候监测场景理解技术研究”等。与华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、腾讯计算机系统有限公司、浙江大华技术股份有限公司、亿阳信通股份有限公司、中国电信上海研究院、中国电子集团第六研究所等单位广泛开展产学研合作。目前主持的在研项目包括：国家自然科学基金重点项目（合作）“面向智慧城市的大规模信息处理与智能计算理论与技术”、国家自然科学基金面上项目“小样本突现视频大数据深度学习及其在太阳风暴中应用研究”等。
获奖和成果 1.获得国家教学成果二等奖 (2018年)；
2.获得北京市教学成果一等奖 (2017年)；
3.获得中国多媒体大会多媒体前沿技术最佳展示奖 (2017年)；
4.获得第17届IEEE国际多媒体年会 (IEEE ICME) 最佳学生论文奖 (2016年)；
5.获得第8届ACM/IEEE国际分布式智能摄像会议 (ACM/IEEE ICDSC) 最佳论文奖亚军 (2014年)；
6.获得CCF-腾讯犀牛鸟创意基金奖 (2017年)；
7.获得北京邮电大学计算机学院科研贡献奖 (2016年)； 8.获得北京邮电大学优秀本科毕业设计论文指导教师奖 (2016年)。
发表论文 近年来发表部分代表性论文：
[1] Huiyuan Fu, Huadong Ma, Gaoya Wang, Xiaomou Zhang, and Yifan Zhang, “MCFF-CNN: Multiscale Comprehensive Feature Fusion Convolutional Neural Network for Vehicle Color Recognition Based on Residual Learning,” Neurocomputing, accepted, 2018.
[2] Huiyuan Fu, Huadong Ma, Yinxin Liu, and Dawei Lu,“A Vehicle Classification System Based on Hierarchical Multi-SVMs in Crowded Traffic Scenes,” Neurocomputing, vol. 211, pp: 182-190, 2016.
[3] Huiyuan Fu, Huadong Ma, and Hongtian Xiao,“Scene-adaptive Accurate and Fast Vertical Crowd Counting via Joint Using Depth and Color Information,” Multimedia Tools and Applications (MTAP), vol. 73, no. 1, pp: 273-289, 2014.
[4] Huiyuan Fu, Huadong Ma, and Liang Liu, “Specific-scene Oriented Pedestrian Detection in Visual Sensor Network,” China Communications, vol. 9, no. 6, pp: 91-99, 2012.
[5] Huiyuan Fu, Huadong Ma, and Hongtian Xiao, “Crowd Counting via Head Detection and Motion Flow Estimation”, ACM Multimedia (ACM MM), pp. 877-880, Nov. 2014.
[6] Huiyuan Fu and Huadong Ma, “Real-time Crowd Detection Based on Gradient Magnitude Entropy Model”, ACM Multimedia (ACM MM), pp. 885-888, Nov. 2014.
[7] Huiyuan Fu and Huadong Ma, “From Video to Text: Semantic Driving Scene Understanding Using a Coarse-to-fine Method,” IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 1393-1396, Mar. 2012.
[8] Huiyuan Fu, Huadong Ma, and Hongtian Xiao, “Real-time Accurate Crowd Counting Based on RGB-D Information,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2685-2688, Oct. 2012.
[9] Huiyuan Fu, Huadong Ma, and Shixin Wu, “Night Removal by Color Estimation and Sparse Representation,” International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 3656-3659, Nov. 2012.
[10] Huiyuan Fu, Huadong Ma, and Anlong Ming, “EGMM: An Enhanced Gaussian Mixture Model for Detecting Moving Objects with Intermittent Stops,” IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), pp. 1-6, Jul. 2011.
[11] Yu Cao, Huiyuan Fu, and Huadong Ma, “An End-to-End Neural Network for Multi-line License Plate Recognition,”International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 3698-3703, Aug. 2018.
[12] Zheng Zhang, Huadong Ma, Huiyuan Fu, and Cheng Zhang, “Scene-free Multi-class Weather Classification on Single Images,” Neurocomputing, vol. 207, pp: 365-373, 2016.
[13] Peiyan Yuan, Huadong Ma, and Huiyuan Fu, “Hotspot-Entropy Based Data Forwarding in Opportunistic Social Networks”, Pervasive and Mobile Computing (PMC), vol. 16, pp. 136-154, 2015.
[14] Xinchen Liu, Wu Liu, Huadong Ma, and Huiyuan Fu, “Large-scale vehicle re-identification in urban surveillance videos,” IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), pp. 1-6, Jul. 2016.
[15] Zheng Zhang, Huadong Ma, Huiyuan Fu, and Hao Huang, “Distributed Human Action Recognition via 2D Conditional Random Field,” IEEE/ACM International Conference on Distributed Smart cameras (IEEE/ACM ICDSC), pp. 1-6, Nov. 2014.

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